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《南京财经大学》 2015年
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面向数据中心网络的故障诊断算法

张润驰  
【摘要】:如何高效识别数据中心内的故障单元,在当前依然是个挑战,系统级故障诊断正是可以解决该问题的方法之一。针对小型数据中心网络,本文首次将布谷鸟搜索(CS)算法应用于系统级故障诊断,设计出布谷鸟搜索诊断(CSFD)算法。在该算法中,我们构造KMC算法进行初始化;根据诊断模型所满足的方程约束条件选择适应度函数;对现有的二进制映射算法BM进行优化,提出了ABM算法。我们分别对KMC算法、ABM算法、CSFD算法进行了仿真实验。结果表明:KMC算法显著提升了初始个体与最终解的接近程度,ABM算法有效减少了二进制映射的个体位点值变化率,CSFD算法明显比两种现有的代表性群体智能诊断算法具有更高的诊断性能。针对大型数据中心网络,现有的诊断算法以及CSFD算法均效果欠佳。本文根据当前大型数据中心网络的结构特征,提出一种分层式故障诊断(HFD)算法,该算法在保持良好诊断精确度的同时,有效地降低了时间复杂度。在大型数据中心网络的第一层,首先通过对基本单元组的多次最简测试,得到一组测试结果;然后根据这些结果计算出各单元组的故障期望,并用KMC算法将基本单元组划分为“相对故障单元组”与“相对正常单元组”两大类。在第二层,即在相对故障单元组内部,为了更好地进行各单元之间的相互测试与诊断,我们将FAFD算法改进为AD-FAFD算法;该算法降低了测试症候矩阵维数,优化了初始化算法,并通过利用“正-反关联性”提高了迭代效率。
【学位授予单位】:南京财经大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TP393.06

【参考文献】
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